'분산 추론' 승부수 띄운 엔비디아… 여러 PC에 에이전트 추론 나눈다 (2026년 9월 4일, 한국일보, 김진욱 기자) 원문보기: https://www.hankookilbo.com/news/article/A2026090215420005001?did=NA [핵심 요약] [1] 엔비디아, PC 여러 대 활용한 분산 추론 기술 공개 엔비디아가 IFA 2026을 계기로 여러 PC에 AI 추론 요청을 나눠 처리하는 ‘엔비디아 페어’를 공개하며 로컬 AI 활용 범위를 넓히고 있음 [2] ‘엔비디아 페어’, AI 작업을 여러 기기에 분산 페어는 같은 로컬 네트워크에 연결된 PC를 찾아 AI 에이전트의 추론 요청을 가용한 장비에 배분하며 멀티 에이전트 작업과 병렬 처리, 다른 PC로의 AI 연산 오프로딩에 활용할 수 있음 [3] PC의 VRAM을 하나로 합치는 방식은 아냐 여러 PC의 VRAM을 물리적으로 합치는 것이 아니라 각 PC가 모델을 개별적으로 실행하

TSMC, HBM 패키징 당분간 '마이크로범프'…협력사에 5μm 숙제 (2026년 9월 2일, 전자신문, 이형두 기자) 원문보기: https://www.etnews.com/20260902000223 [핵심 요약] [1] TSMC, HBM 패키징에 마이크로범프 유지 TSMC가 HBM과 AI 가속기를 연결하는 첨단 패키징에서 하이브리드 본딩 대신 기존 마이크로범프 방식을 당분간 유지할 전망이며 HBM4 후반~HBM5 초입까지 더 미세한 범프 기술을 적용할 것으로 예상됨 [2] 협력사에 5μm급 범프 개발 요청 TSMC가 소재·장비 협력사에 5μm급 접합과 언더필 개발을 요청했으며 국내외 공급망에서 개발이 진행되고 있고 5μm급 범프의 양산은 2028년 하반기로 예상됨 [3] 범프 미세화로 HBM 접점 밀도 확대 HBM은 정해진 큐브 높이 안에서 입출력 접점을 늘려야 하는 만큼 범프를 낮고 촘촘하게 만드는 것이 중요하며 JEDEC의 HBM 큐브 높이 규

삼성, 반도체 설계도 클로드로 자동화 지원 (2026년 9월 1일, 매일경제, 고민서 기자) 원문보기: https://www.mk.co.kr/news/it/12141488 [핵심 요약] [1] 삼성전자, 클로드로 반도체 설계 자동화 시험 앤트로픽이 삼성전자의 반도체 설계 업무에 AI 모델 클로드를 시험 적용하고 있으며 기존에 연구원들이 직접 수행하던 설계 특화 소프트웨어 작업을 AI로 자동화하는 시도가 진행되고 있음 [2] 반도체 설계 분야까지 AI 활용 범위 확대 이번 협력은 단순한 업무 보조를 넘어 전문 설계 작업 자체를 AI가 지원하는 사례로 반도체 설계 과정의 자동화 가능성을 보여주고 있음 [3] 앤트로픽, 성능과 AI 안전성 함께 강조 최기영 앤트로픽코리아 대표는 기업용 AI에서는 모델의 성능뿐 아니라 예상치 못한 작동을 막는 안전장치도 중요하다고 강조했으며 클로드의 성능 대비 가격도 최근 12~18개월 동안 최소 10배 낮아졌다고 설명함

HBM도 맞춤형으로…엔비디아, 신기술 공개 (2026년 8월 27일, 한국경제, 노유정 기자) 원문보기: https://www.hankyung.com/article/2026082776521 [핵심 요약] [1] 엔비디아, 맞춤형 HBM 기술 ‘NVHBM’ 공개 엔비디아가 자체 개발한 HBM 기술인 ‘NVHBM’을 공개하며 기존 표준 HBM의 구조를 바꿔 AI 가속기의 연산 성능을 높이는 맞춤형 HBM 시장에 진입함 [2] 메모리 컨트롤러를 베이스다이로 이동 NVHBM은 기존 연산 칩에 있던 메모리 컨트롤러를 HBM의 베이스다이 내부로 옮기는 구조로 컨트롤러가 차지하던 공간을 연산 회로에 활용할 수 있게 함 [3] 대역폭 30~50% 향상·전력 15% 절감 엔비디아는 NVHBM 적용 시 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30~50% 높이고 전력 소비를 약 15% 줄일 수 있으며 연산 기능에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있다고 설

SK하이닉스, 델 포럼서 AI 메모리 총망라…HBM4·eSSD 등 공개 (2026년 8월 26일, 한국경제, 노유정 기자) 원문보기: https://www.hankyung.com/article/202608264553i [핵심 요약] [1] SK하이닉스, AI용 차세대 메모리 대거 공개 SK하이닉스가 델 테크놀로지스 포럼에서 HBM4E를 비롯해 AI 서버용 D램과 eSSD 등 다양한 AI 메모리 제품을 공개하며 풀스택 AI 메모리 전략을 선보임 [2] HBM4E·HBM4 웨이퍼와 SOCAMM2 전시 7세대 HBM4E와 함께 6세대 HBM4 웨이퍼 실물을 공개했으며 차세대 저전력 메모리 모듈인 SOCAMM2도 선보임 [3] 고용량·고성능 서버 D램 제품군 확대 업계 최대 용량인 256GB 3DS RDIMM과 128GB MRDIMM, 10㎚급 공정을 적용한 64GB RDIMM 등 AI 서버용 고성능 D램 제품도 함께 공개함 [4] AI 데이터센터용 eS

소부장 업계, “AI 위한 CPO 기술 혁신 필요…협력 생태계 구축 시급” (2026년 8월 25일, 전자신문, 권동준 기자) 원문보기: https://www.etnews.com/20260825000324 [핵심 요약] [1] AI 확산에 따라 CPO 기술 필요성 확대 AI 연산 속도를 높이고 전력 소모를 줄이기 위해 기존 구리선 대신 빛으로 데이터를 전달하는 CPO 기술이 주목받고 있으며 국내외 소부장 업계도 관련 기술 개발에 나서고 있음 [2] 광섬유 집적도 향상이 주요 과제로 부상 AI 데이터센터는 기존 클라우드센터보다 최대 16배 많은 광 케이블이 필요해 광섬유를 더 많이 집적하는 기술과 맞춤형 광 소재·부품 개발이 중요해지고 있음 [3] 레이저 광원과 차세대 소재 투자 필요 국내에서는 CPO 핵심 기술인 레이저 광원에 대한 투자와 인식이 부족해 해외 의존도가 높은 상황이며 실리콘 포토닉스의 성능을 높일 새로운 소재 개발도 필요한 것으로 지